Представлено численное моделирование перехода от ламинарного течения к турбулентному, что является одной из важнейших и сложных задач современной вычислительной гидродинамики (CFD). Использованы различные подходы к моделированию переходных течений, включая модели турбулентности k–kl–, Transition SST, модель напряжений Рейнольдса (RSM S–) и двухжидкостную модель турбулентности Маликова. Перечисленные модели описывают переходные процессы с учетом специфики турбулентного течения. Проведено сравнение численных результатов с экспериментальными данными при различных уровнях интенсивности турбулентности, что позволило оценить точность и применимость этих моделей. Результаты анализа показали, что двухжидкостная модель Маликова без дополнительных коррекций дает результаты, сопоставимые с другими моделями турбулентности, которые используют дополнительные коррекции для описания перехода от ламинарного течения к турбулентному. Полученные результаты могут быть использованы для совершенствования численных методов моделирования в аэродинамике, теплообменных процессах и в других инженерных приложениях, где важно точное описание переходных турбулентных режимов
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Физика
Процесс перехода от ламинарного течения к турбулентному представляет собой один из наиболее сложных и интересных аспектов гидродинамических и аэродинамических исследований. Этот переход, характеризующийся резким изменением структуры потока, значительно влияет на поведение различных физических систем, от аэродинамики летательных аппаратов и двигателей до систем теплообмена и промышленных процессов. Понимание механизмов такого перехода и разработка методов его численного моделирования имеют огромное значение для решения широкого круга задач в области инженерии и науки. Ламинарное течение, при котором линии тока следуют строго упорядоченной траектории, отличается высокой устойчивостью при определенных условиях. В этом режиме потери на трение минимальны, а сопротивление движущихся тел или поверхностей относительно невелико. Турбулентное течение характеризуется хаотическим движением частиц, значительными флуктуациями скорости и давления, что приводит к более интенсивным процессам перемешивания, увеличению потерь энергии и, следовательно, к повышенному сопротивлению. Переход от ламинарного режима к турбулентному происходит под действием таких факторов, как увеличение числа Рейнольдса, наличие внешних возмущений, шероховатость поверхности и др. [1–5].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Rumsey C.L., Ying S.X. Prediction of high lift: review of present CFD capability. Prog. Aerosp. Sci., 2002, vol. 38, iss. 2, pp. 145-180. DOI: 10.1016/S0376-0421(02)00003-9 EDN: AXLNPH
2. Rudnik R., Frhr. v. Geyr H. The European high lift project EUROLIFT II-objectives, approach, and structure. 25th AIAA Applied Aerodynamics Conf., 2007, paper AIAA-2007-4296. DOI: 10.2514/6.2007-4296
3. Slotnick J.P., Hannon J.A., Chaffin M. Overview of the first AIAA CFD high lift prediction workshop. 25th AIAA Applied Aerodynamics Conf., 2011, paper AIAA-2011-862. DOI: 10.2514/6.2011-862
4. Fu S., Wang L. Progress in turbulence/transition modeling. Advances in Mechanics, 2007, vol. 37, no. 3, pp. 409-416. DOI: 10.6052/1000-0992-2007-3-J2006-159
5. Wang Y., Zhang Y., Li S., et al. Calibration of a Res transition model and its validation in low-speed flows with high-order numerical method. Chin. J. Aeronaut., 2015, vol. 28, iss. 3, pp. 704-711. DOI: 10.1016/j.cja.2015.03.002
6. Schlichting H., Gersten K. Boundary-layer theory. Springer, 2016.
7. Tollmien W., Schlichting H., Gortler H., et al. Uber die Entstehung der Turbulenz. In: Ludwig Prandtl Gesammelte Abhandlungen zur angewandten Mechanik, Hydro- und Aerodynamik. Springer, 1961, pp. 812-816. DOI: 10.1007/978-3-662-11836-8_66
8. Abdol-Hamid K.S., Carlson J.-R., Rumsey C.L. Verification and validation of the k-kL turbulence model in FUN3D and CFL3D codes. NASA/TM-2015-218968. Langley Research Center, 2015.
9. Salimipour E. A modification of the k-kL- turbulence model for simulation of short and long separation bubbles. Comput. Fluids, 2019, vol. 181, pp. 67-76. DOI: 10.1016/j.compfluid.2019.01.003
10. Langtry R.B., Menter F.R. Correlation-based transition modeling for unstructured parallelized computational fluid dynamics codes. AIAA J., 2009, vol. 47, no. 12, pp. 2894-2906. DOI: 10.2514/1.42362
11. Menter F.R., Langtry R.B., Likki S.R., et al. A correlation-based transition model using local variables - part I: model formulation. J. Turbomach., 2006, vol. 128, no. 3, pp. 413-422. DOI: 10.1115/1.2184352
12. Menter F.R., Langtry R.B., Volker S. Transition modelling for general purpose CFD codes. Flow Turbulence Combust., 2006, vol. 77, iss. 1-4, pp. 277-303. DOI: 10.1007/s10494-006-9047-1 EDN: VXTRHN
13. Malikov Z. Mathematical model of turbulence based on the dynamics of two fluids. Appl. Math. Model., 2020, vol. 82, pp. 409-436. DOI: 10.1016/j.apm.2020.01.047 EDN: QCFQGK
14. Speziale C.G. Analytical methods for the development of Reynolds-stress closures in turbulence. Annu. Rev. Fluid Mech., 1991, vol. 23, pp. 107-157. DOI: 10.1146/annurev.fl.23.010191.000543
15. Eisfeld B., Rumsey C., Togiti V. Verification and validation of a second-moment-closure model. AIAA J., 2016, vol. 54, no. 5, pp. 1524-1541. DOI: 10.2514/1.J054718 EDN: WTARJR
16. Eisfeld B., Rumsey C., Togiti V. Erratum: verification and validation of a second-moment-closure model. AIAA J., 2016, vol. 54, no. 9, pp. 2927-2928. DOI: 10.2514/1.J055336
17. Александров А.А., Девисилов В.А., Шарай Е.Ю. и др. Влияние геометрических параметров рабочего канала гидродинамического фильтра с защитной перегородкой на структуру течения среды. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки, 2018, № 2 (77), с. 23-38. DOI: 10.18698/1812-3368-2018-2-23-38 EDN: YWLZAF
18. Носатов В.В., Семенёв П.А. Расчетно-экспериментальное исследование сверхзвукового турбулентного отрывного течения и локальной теплоотдачи в плоском канале с внезапным расширением. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки, 2014, № 1 (52), с. 66-77. EDN: RXKULN
19. Аксeнов А.Н., Шабаров А.Б. Демпфирование коэффициента турбулентной вязкости при расчете течений в осевых трансзвуковых компрессорах. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки, 2010, № 2 (37), с. 31-39. EDN: MOTLLH
20. Маликов З.М., Мадалиев М.Э. Численное моделирование течения в плоском внезапно расширяющемся канале на основе новой двужидкостной модели турбулентности. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Естественные науки, 2021, № 4 (97), с. 24-39. DOI: 10.18698/1812-3368-2021-4-24-39 EDN: BYLJAC
21. Мадалиев М.Э., Маликов З.М. Численное моделирование турбулентных потоков на основе современных моделей турбулентности. Журнал вычислительной математики и математической физики, 2022, т. 62, № 10, с. 1723-1739. DOI: 10.31857/S004446692210009X EDN: SXUUDY
Выпуск
Другие статьи выпуска
Важность наноматериалов обусловлена тем фактом, что они обладают свойствами, отличающими их от классических материалов, что делает их более эффективными в ряде областей применения. Таким образом, в этой статье обсуждается один из таких наноматериалов, которым является нанооксид железа, и его типы (альфа; -Fe2O3, гамма; -Fe2O3 и Fe3O4) в виде частиц. Основное внимание было уделено экологичному методу и его свойствам с использованием растительных экстрактов, которые являются частью методологии получения наноматериалов по принципу “снизу вверх”. Также были рассмотрены факторы, влияющие на процесс получения, включая время реакции, рН и температуру, с помощью нескольких исследований для определения оптимальных условий приготовления.
Сланцы Коцюбинского месторождения Волжского бассейна перспективны как альтернативный источник редкого и стратегически важного металла — рения. Для оценки целесообразности их переработки необходимы данные о количественном содержании рения, что требует разработки относительно быстрого и надежного метода анализа. Определение рения проведено рентгенофлуоресцентным методом с предварительным электрохимическим концентрированием металла его осаждением на катоде после предварительного вскрытия пробы. Применение рентгенофлуоресцентного анализа позволяет определить рений на фоне десятикратного избытка молибдена и других металлов. Содержание рения в глинистых сланцах составило 0,68 plusmn 0,20 г/т, что делает экономически оправданной их переработку. В черных сланцах рений не обнаружен. Результаты анализа рентгенофлуоресцентным методом с предварительным электрохимическим концентрированием сопоставимы с полученными методом ИСП МС. В то же время анализ методом ЛА ИСП МС приводит к заниженным результатам по содержанию рения, что, по-видимому, связано с его тугоплавкостью. Сравнивая два метода, приводящих к достоверным результатам (ИСП МС и электрохимическое концентрирование + рентгенофлуоресцентный анализ), можно отметить, что предлагаемый метод не требует дорогостоящего оборудования и реализуем в полевых условиях
До настоящего времени в основе исследований процессов зажигания разряда в безэлектродных плазменных ускорителях было изучение их однонаправленных конфигураций. Однако многонаправленные безэлектродные плазменные ускорители отличаются от однонаправленных тем, что имеют несколько отверстий во внутреннюю полость газоразрядной камеры и разное направление магнитного поля внутри них, что может влиять на движение электронов при воздействии электрических и магнитных полей во время зажигания разряда. Экспериментально исследован переходный процесс (зажигание разряда) и определены параметры устойчивого зажигания разряда в симметричной газоразрядной камере, открытой с двух концов во внешнее пространство, варьированием напряженностью азимутального электрического и индукцией осевого магнитного полей и расходом разреженного газа. Показано, что в многонаправленных волновых плазменных ускорителях происходит снижение пороговых (поджигных) напряженностей электрического поля при увеличении индукции внешнего статического магнитного поля, в отличие от однонаправленных высокочастотных индукционных плазменных ускорителей с внешним магнитным полем
Рассмотрена космологическая модель инфляции с обобщенным потенциалом скалярного поля, основанная на точных решениях, которые получены из уравнений космологической динамики. Предложенный обобщенный потенциал подразумевает возможность реализации различных инфляционных механизмов в рамках одной космологической модели. На основе предложенного метода получен вид эффективного обобщенного потенциала скалярного поля, включающего в себя описание различных физических эффектов: спонтанного нарушения электрослабой симметрии, тахионной конденсации, спонтанного нарушения суперсимметрии и др. На реализацию конкретного физического механизма в течение инфляции влияет выбор параметров модели. Показано, что предложенные космологические модели соответствуют современным наблюдательным ограничениям на значения параметров космологических возмущений. В рамках гравитации Эйнштейна объединение различных физических эффектов на основе одного обобщенного эффективного потенциала возможно только для сверхпланковских скалярных полей. Тем не менее, используя гравитацию Эйнштейна — Гаусса — Бонне, возможно построение рассматриваемых моделей для субпланковских скалярных полей. Для рассмотренных инфляционных моделей ожидаемый вклад реликтовых гравитационных волн в поляризацию и анизотропию реликтового излучения существенно меньше современных наблюдательных ограничений
Представлены результаты рентгеноструктурного исследования эпитаксиальных пленок (Ge2)1 - x - y(ZnSe)x(GaAs1 - -sBi-s)y, выращенных методом жидкостной эпитаксии на кремниевых подложках с кристаллографической ориентацией (111). Выращенные эпитаксиальные пленки представляют собой твердые растворы (Ge2)1 - y(ZnSe)x(GaAs1 - -sBi-s)y с постепенно изменяющимся молярным составом (0 менее или равно x менее или равно 0,72 и 0 менее или равно y менее или равно 0,46), в которых осуществляется взаимное замещение компонентов. Происходит формирование слоя, обогащенного широкозонными соединениями ZnSe и GaAs1 - -sBi-s, в переходной области между подложкой и поверхностными слоями пленки. Установлено, что полученная эпитаксиальная пленка представляет собой монокристалл с кристаллографической ориентацией (111), состоящий из элементарных ячеек алмазоподобной структуры с параметром решетки aexp = 0,5658 нм. Результаты анализа показали, что нанокристаллиты соединений GaAs1 - -sBi-s, самопроизвольно сформировавшиеся в поверхностных областях эпитаксиальных слоев, имеют кубическую элементарную ячейку с параметром решетки 5,9978 нм и принадлежат фазовой группе P43m. Установлено следующее: размеры нанокристаллитов (33,9; 34,5; 34,9 нм) и их среднее значение (~ 34 нм) свидетельствуют о том, что нанокристаллиты имеют округлую геометрическую форму и формируются преимущественно одинаковых размеров
Гидрогели представляют собой трехмерные полимерные сетки, в которых узлами выступают химические или физические сшивки между макромолекулами. В настоящее время гидрогели на основе полиакриламида являются перспективными материалами для изготовления тканеимитирующих фантомов мягких биологических тканей. Ключевое преимущество таких гидрогелей — возможность регулирования их механических свойств за счет варьирования концентрации сшивателя, т. е. числа сшивок, что позволяет имитировать характеристики различных органов и тканей. Однако подбор концентрации сшивателя для создания фантомов с заданными характеристиками представляет собой сложную задачу, требующую значительных временных и вычислительных ресурсов. Алгоритмы машинного обучения могут определять корреляцию между концентрацией сшивки и параметрами упругости полученного гидрогеля. На основе двух алгоритмов “случайный лес” реализована модель машинного обучения, способная прогнозировать механические свойства тканеимитирующих фантомов. Алгоритмы обучены на основе синтетических данных, полученных в результате проведения численных экспериментов на индентирование в лицензионном программном обеспечении для конечно-элементного анализа ANSYS Workbench (Ansys Inc., США), с применением как линейно-упругой модели поведения материала, так и гиперупругих неогуковской модели и модели Муни — Ривлина, а также на данных натурных экспериментов. Предсказания валидированы с помощью тестовых данных, составивших 30 % всего массива данных и не использованных в обучении алгоритмов, а также на результатах натурных экспериментов Работа выполнена в рамках государственного задания НИЦ “Курчатовский институт”
Представлены результаты испытаний полиэтилена марки 2НТ11-9 (ПЭ-100) на одноосное растяжение для широкого диапазона значений скорости нагружения при сравнительно невысоких деформациях (менее 15…20 %). Для изучения процесса кратковременной (неустановившейся) ползучести приведены релаксационные кривые для различных уровней напряжения. Время наблюдения за процессом релаксации при испытаниях 1 ч. Исследована зависимость остаточных деформаций в материале от достигнутых при прямом нагружении полных деформаций. Для описания полученного набора экспериментальных данных предложены определяющие соотношения, учитывающие деформационное размягчение материала и его ползучесть с сохранением гипотезы о малости (линейности) деформаций. Подробно описан способ определения числовых значений параметров предлагаемой модели поведения материала. Значения упругих параметров модели установлены по равновесной кривой растяжения, а вязких — по кривым релаксации. Показано, что построенная модель с найденным таким образом единым набором числовых значений параметров позволяет удовлетворительно описать кривые одноосного растяжения материала при различных значениях скорости деформирования. В общем случае представленная модель поведения материала может быть использована при анализе кратковременной прочности изделий из частично кристаллических полимеров
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- МГТУ им. Н.Э. Баумана
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 105005, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Басманный, ул. 2-я Бауманская, д. 5, с. 1
- Юр. адрес
- 105005, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Басманный, ул. 2-я Бауманская, д. 5, с. 1
- ФИО
- Гордин Михаил Валерьевич (Ректор)
- E-mail адрес
- bauman@bmstu.ru
- Контактный телефон
- +7 (499) 2636377
- Сайт
- https://bmstu.ru/